L'impronta ambientale dell'AI è ormai grande come una nazione: l'allarme dell'ONU

La rapida espansione dell'intelligenza artificiale sta generando un'impronta ecologica così vasta da rivaleggiare ormai con quella di intere nazioni industrializzate. Un nuovo e dettagliato rapporto dell'Istituto per l'Acqua, l'Ambiente e la Salute dell'Università delle Nazioni Unite (UNU-INWEH), pubblicato il 3 giugno 2026, fornisce la mappatura più completa di questa crisi crescente . I risultati costituiscono un severo avvertimento: i data center globali che alimentano l'AI sono destinati a più che raddoppiare il loro consumo di energia e acqua entro il 2030, generando emissioni di carbonio, rifiuti elettronici e pressioni sull'uso del suolo che richiedono un intervento politico immediato.

Se tutti i data center globali fossero un Paese, il loro consumo di elettricità, stimato in 448 terawattora (TWh) nel 2025, li collocherebbe già all'undicesimo posto nel mondo, più o meno alla pari con una nazione come la Francia . Con l'accelerare dei carichi di lavoro dell'AI, le proiezioni del rapporto dipingono un quadro ancora più allarmante per la fine del decennio, delineando una crisi di risorse che va ben oltre la sola elettricità.

L'impennata della domanda di energia elettrica

La proiezione più sconcertante del rapporto ONU riguarda il consumo di elettricità. Entro il 2030, si stima che i data center globali che alimentano l'AI consumeranno 945 TWh di elettricità all'anno . Questa cifra rappresenta circa il 3% della produzione mondiale di elettricità ed è quasi il triplo del consumo annuale combinato di Pakistan, Bangladesh e Nigeria, Paesi che insieme ospitano più di 650 milioni di persone .

La crescita è guidata quasi interamente dall'AI. Si prevede che la domanda di energia dei data center specifici per l'AI sarà 11 volte superiore nel 2030 rispetto al 2023. A quel punto, i soli carichi di lavoro dell'AI richiederanno tanta elettricità quanta ne consumano oggi tutti i data center convenzionali, rendendo l'AI il principale motore della domanda energetica nell'intero settore delle infrastrutture dati .

Emissioni di carbonio: come aggiungere milioni di auto alle nostre strade

Questa impennata nell'uso di energia comporta un pesante costo in termini di emissioni. Il rapporto stima che entro il 2030, i data center per l'AI emetteranno tra i 24 e i 44 milioni di tonnellate metriche di CO₂ aggiuntive all'anno . Per avere un termine di paragone, il valore più alto di questa stima equivale alle emissioni di 10 milioni di automobili che si aggiungessero alle strade degli Stati Uniti . Altre analisi contenute nel rapporto paragonano le emissioni totali dei data center a quelle dell'intero Regno Unito in un anno, che potrebbero raggiungere i 400 milioni di tonnellate di CO₂ equivalente .

Queste emissioni sono destinate ad aumentare anche ipotizzando un approvvigionamento elettrico a zero emissioni entro il 2040, un dato che evidenzia la portata colossale della crescente domanda energetica dell'AI .

Una sete nascosta: l'impronta idrica dell'AI

Mentre il dibattito pubblico si concentra su elettricità e carbonio, il rapporto sottolinea come l'acqua sia una risorsa criticamente trascurata. La quantità d'acqua necessaria per raffreddare i server che eseguono modelli di AI complessi è immensa.

Solo negli Stati Uniti, si stima che la diffusione dei server per l'AI consumerà tra 731 e 1.125 milioni di metri cubi d'acqua all'anno entro il 2030, più o meno il consumo idrico domestico annuale di un numero di americani compreso tra 6 e 10 milioni . Su scala globale, l'impronta idrica diventa impressionante. Il rapporto rileva che il consumo totale d'acqua dell'AI nel 2030 sarà equivalente al fabbisogno idrico domestico di base annuale di 1,3 miliardi di persone nell'Africa subsahariana .

Territorio, rifiuti elettronici e un impatto a tutto tondo

Il costo ambientale del boom dell'AI non si esaurisce con le risorse operative. Il rapporto mette in luce altre due dimensioni critiche della sua impronta:

• Uso del suolo: L'espansione fisica dei data center esercita una forte pressione su risorse di territorio già scarse, entrando in competizione con l'agricoltura, l'edilizia abitativa e gli ecosistemi naturali. Prendendo in esame le sue infrastrutture e le catene di approvvigionamento, si stima che l'area necessaria a far funzionare l'AI supererà i 14.500 chilometri quadrati, una superficie grande circa il doppio dell'area metropolitana di Giacarta, che ospita oltre 32 milioni di persone .
• Rifiuti elettronici: L'hardware alla base dell'AI, dai chip specializzati agli interi rack di server, ha una vita utile limitata, generando rifiuti elettronici su scala crescente. Il rapporto si aggiunge alle crescenti preoccupazioni per una crisi dei RAEE, con una proiezione che paragona i rifiuti annuali allo scarto di 250 Torri Eiffel .

Richieste di trasparenza radicale e riconoscimento dei compromessi

Il rapporto dell'UNU-INWEH non è solo un catalogo di problemi; è un invito all'azione per i decisori politici. Avverte che il vero costo dell'AI si estende lungo l'intero ciclo di vita e che questo costo viene distribuito in modo ingiusto, con le nazioni in via di sviluppo che sopportano un peso sproporzionato dei danni ambientali, vedendo spesso meno benefici economici .

La richiesta centrale del rapporto è a favore di una rendicontazione ambientale obbligatoria e standardizzata.

• Esorta le aziende di AI a rendere pubblica la loro intera impronta ambientale, andando oltre le semplici metriche sul carbonio per includere gli impatti su acqua, territorio e materiali .
• Invita i governi a esigere una rendicontazione standardizzata dai fornitori di AI, creando condizioni di parità e un quadro chiaro dell'impatto totale del settore .
• Inquadra il futuro dell'AI come una serie di compromessi, in cui i benefici della tecnologia devono essere soppesati con l'accelerazione dell'esaurimento delle risorse e dell'inquinamento. Il settore, conclude il rapporto, non può continuare a crescere senza rendere conto dei propri impatti sull'intero ciclo di vita .

Il rapporto attribuisce persino una quota di responsabilità agli utenti finali, suggerendo loro di scegliere, quando possibile, strumenti di AI meno energivori per svolgere i propri compiti. Un piccolo passo che, collettivamente, potrebbe ridurre la pressione su reti elettriche e riserve idriche già sotto stress .